Шум Перлина в библиотеке шумов Python - PullRequest
4 голосов
/ 22 февраля 2020

У меня проблема с генерацией шума Perlin для моего проекта. Поскольку я хотел понять, как правильно использовать библиотеку, я попытался пошагово следовать этой странице: https://medium.com/@yvanscher / воспроизведение с перлин-шум-генерацией-реалисти c -archipelagos-b59f004d8401 В первой части есть код:

import noise
import numpy as np
from scipy.misc import toimage

shape = (1024,1024)
scale = 100.0
octaves = 6
persistence = 0.5
lacunarity = 2.0

world = np.zeros(shape)
for i in range(shape[0]):
    for j in range(shape[1]):
        world[i][j] = noise.pnoise2(i/scale, 
                                    j/scale, 
                                    octaves=octaves, 
                                    persistence=persistence, 
                                    lacunarity=lacunarity, 
                                    repeatx=1024, 
                                    repeaty=1024, 
                                    base=0)

toimage(world).show()

Я копирую и вставляю его с небольшим изменением в конце (изображение устарело), ​​поэтому у меня есть:

import noise
import numpy as np
from PIL import Image

shape = (1024,1024)
scale = 100
octaves = 6
persistence = 0.5
lacunarity = 2.0
seed = np.random.randint(0,100)

world = np.zeros(shape)
for i in range(shape[0]):
    for j in range(shape[1]):
        world[i][j] = noise.pnoise2(i/scale,
                                    j/scale,
                                    octaves=octaves,
                                    persistence=persistence,
                                    lacunarity=lacunarity,
                                    repeatx=1024,
                                    repeaty=1024,
                                    base=seed)

Image.fromarray(world, mode='L').show()

Я попробовал много разных режимов, но этот шум даже близко не связан с когерентным шумом. Мой результат - что-то вроде this (mode = 'L'). Может кто-нибудь объяснить мне, что я делаю не так?

1 Ответ

1 голос
/ 22 февраля 2020

Вот рабочий код. Я позволил себе немного почистить его. Смотрите комментарии для деталей. И последний совет: при тестировании кода используйте matplotlib для визуализации. Его функция imshow() намного надежнее, чем PIL.

import noise
import numpy as np
from PIL import Image

shape = (1024,1024)
scale = .5
octaves = 6
persistence = 0.5
lacunarity = 2.0
seed = np.random.randint(0,100)

world = np.zeros(shape)

# make coordinate grid on [0,1]^2
x_idx = np.linspace(0, 1, shape[0])
y_idx = np.linspace(0, 1, shape[1])
world_x, world_y = np.meshgrid(x_idx, y_idx)

# apply perlin noise, instead of np.vectorize, cosider using itertools.starmap()
world = np.vectorize(noise.pnoise2)(world_x/scale,
                        world_y/scale,
                        octaves=octaves,
                        persistence=persistence,
                        lacunarity=lacunarity,
                        repeatx=1024,
                        repeaty=1024,
                        base=seed)

# here was the error: one needs to normalize the image first. Could be done without copying the array, though
img = np.floor((world + .5) * 255).astype(np.uint8) # <- Normalize world first
Image.fromarray(img, mode='L').show()
...